4.10.6 构建篇
4.10.6.1 init_subclass
init_subclass 是一个特殊的方法 (special method)，在 Python 3.6 中被引入。它是在定义一个类的时候会自动调用的一个类方法，而不是实例方法。这个方法可以用来拦截子类的创建，并代替父类完成一些工作，比如添加类变量、检查属性并对其进行修改、注册子类等。
使用 init_subclass 方法可以让我们在子类继承父类时，自动完成一些默认的操作，使代码更加简洁、易读和可维护。
下面是一个简单的例子，演示了如何在父类中使用 init_subclass 方法来注册子类：
# 定义一个 Widget 父类
class Widget:
# 定义一个空字典，用于存储子类
registered_widgets = {}
# 自动注册子类到 registered_widgets 字典中
def __init_subclass__(cls, **kwargs):
super().__init_subclass__(**kwargs)
Widget.registered_widgets[cls.__name__] = cls
# 定义两个子类 Button 和 Text ，继承自 Widget
class Button(Widget):
pass
class Text(Widget):
pass
# 在控制台输出注册的子类名
print(Widget.registered_widgets) # {'Button': <class '__main__.Button'>, 'Text': <class '__main__.Text'>}
这个例子中，我们定义了一个 Widget 父类，它有一个空的 registered_widgets 字典。当子类继承自 Widget 时，会调用 init_subclass 方法，将该子类的名称和类对象添加到 registered_widgets 中。最后，在控制台输出注册的子类名，可以看到 Button 和 Text 都被自动注册到了 Widget 的 registered_widgets 字典中。
4.10.6.2 set_name
__set_name__是一个特殊的Python内置方法，用于在attribute被设置为一个类的属性时被调用。主要用于描述符中，以便可以确定它们所属的类和它们的名称（attribute name）。
当一个属性被定义为一个类的属性时，如果有实现了__set_name__方法的描述符存在，Python会自动将其所属的类和该属性的名称作为参数调用此方法。因此，实现__set_name__方法的描述符可以保存这些参数并进行后续计算或验证等操作。
下面是一个简单的例子说明了__set_name__的应用：
class MyDescriptor:
def __set_name__(self, owner, name):
self.name = name
def __get__(self, instance, owner):
if instance is None:
return self
return instance.__dict__.get(self.name)
def __set__(self, instance, value):
instance.__dict__[self.name] = value
class MyClass:
x = MyDescriptor()
def __init__(self, x):
self.x = x
在上面的代码中，我们定义了一个名为MyDescriptor的自定义描述符，并实现了三个方法：set_name、get__和__set。__set_name__方法保存了该描述符所属的类和属性名称，并且在MyClass类定义时由Python自动调用执行。
随后，在MyClass的实例化对象初始化过程中，我们创建了一个名为x的对象并将其值设置为传入的参数x。由于MyDescriptor是作为x属性的描述符存在的，因此当该属性被赋值时，Python将自动调用其__set__方法，进而设置x属性的值。同时，在MyDescriptor的__get__方法中，我们获取了实例属性的值并返回了它。
4.10.6.3 class_getitem
__class_getitem__是Python中的一个特殊方法，用于在运行时为泛型类定义参数化类型。简单来说，它允许我们定义可以接受泛型参数的类。
在Python 3.7及以后版本中，它已经成为了PEP 560的一部分，并且可以作为泛型类型注释或类型变量标记等方面使用。
下面是一个简单的例子：
from typing import TypeVar, Generic
T = TypeVar('T')
class MyGenericClass(Generic[T]):
def __init__(self, value: T):
self.value = value
def get_value(self) -> T:
return self.value
在上面的示例中，我们定义了一个名为MyGenericClass的泛型类，其中使用[T]来指定参数化类型（也称为类型变量）。此外，我们实现了一个初始化方法和一个获取值的方法。
这个泛型类可以接受不同的类型参数进行实例化，例如：
str_instance = MyGenericClass[str]("Hello World")
int_instance = MyGenericClass[int](10)
print(str_instance.get_value()) # Output: 'Hello World'
print(int_instance.get_value()) # Output: 10
在这里，我们用[str]和[int]作为参数化类型来创建两个不同的实例。当类被实例化时，Python会调用__class_getitem__方法来获取参数化类型并将其应用于类。通过这种方式，我们能够创建一个适用于不同类型参数的泛型类。
4.10.6.4 mro_entries
mro_entries 是一个类属性，是 Python 中的 Method Resolution Order（MRO）算法的一部分。 MRO是确定多重继承中继承属性搜索顺序的算法。
在Python 3中，可以通过使用类属性__mro_entries__ 来控制计算得到方法解析次序元组（MRO tuple )中有哪些类被包含。
使用 mro_entries 可以灵活定制 MRO 元组。例如，在 MRO 计算时不考虑某个基类，或使用一个新的中间类等。
下面我们举一个简单的例子展示如何使用 mro_entries 控制方法解析次序元组:
class A:
pass
class B(A):
__mro_entries__ = (A,) # 将A从B的方法解析次序元组中删除
class C(A):
def foo(self):
print("C.foo")
class D(B, C):
pass
d = D()
d.foo()
输出将是 “C.foo” ，因为在D类的MRO tuple计算时，不包含B类而只包含了 A 类和 C 类。
注意：默认情况下，如果没有定义 mro_entries 属性，默认继承关系是按照宽度优先算法。 因此，我们可以使用 mro_entry 来修改默认的搜索顺序，以解决与默认搜索顺序相关的问题。
4.10.6.5 prepare
在Python中，__prepare__是一种特殊的方法，它可以用于自定义创建类的名称空间（类字典）。
在Python中，当我们定义一个类时，该类的名称空间将存储所有类属性和方法。通常，在类定义中使用dict()来创建这个名称空间。但是，我们可以通过实现 prepare 方法来自定义类的名称空间的创建过程。prepare() 方法必须返回一个映射对象，通常是一个字典，用于存储类成员。
下面是一个简单的示例，说明如何使用__prepare__方法：
class MyMeta(type):
def __prepare__(name, bases):
return {'foo': 42}
class MyClass(metaclass=MyMeta):
pass
print(MyClass.foo) # 输出 42
在上述的示例中，我们定义了一个名为MyMeta的元类，并实现了__prepare__方法。 当我们使用这个元类来定义一个名为MyClass的类时，会自动调用MyMeta的 __prepare__方法。 实现的__prepare__方法返回了一个包含一个foo键和对应值的字典作为名称空间，在MyClass中定义了此变量。所以最终MyClass.foo返回42。
虽然这个例子很简单，但是自定义类字典有很多实际用途，例如：
记录每个类成员的定义顺序
检查名称和类型以确保符合特定规则
自动生成一些类成员等
总之，__prepare__方法可以使元类更加灵活，并提供更多自定义类行为的能力。
4.10.6.6 instancecheck、subclasscheck
在Python中，__instancecheck__是一个特殊方法，当使用内置的isinstance()函数检查对象类型时会自动调用。__instancecheck__的作用是控制isinstance()函数的行为，可以根据需要定制对于某个自定义类的实例是否满足某些条件。
下面是一个简单的例子：假设我们要创建一个自定义类 PositiveInteger，该类仅接受大于0的整数作为构造函数的输入，并且提供了一个方法来判断一个对象是否为正整数。
class PositiveInteger:
def __init__(self, value):
if not isinstance(value, int) or value <= 0:
raise ValueError("PositiveInteger must be initialized with a positive integer")
self.value = value
def is_positive(self):
return self.value > 0
def __instancecheck__(self, instance):
return isinstance(instance, int) and instance > 0
在这个类中，我们定义了__instancecheck__方法以定制isinstance()函数的行为。在上述实现中，如果需要检查的对象是一个大于0的整数，则返回True，否则返回False。这样，在使用isinstance()函数检查PositiveInteger类的实例时，就可以支持以下两种方式：
p = PositiveInteger(5)
print(isinstance(p, PositiveInteger)) # True
print(isinstance(10, PositiveInteger)) # True
第一次调用输出True是因为p是PositiveInteger类的实例，第二次输出True是因为10符合自定义类型PositiveInteger对象对应的条件，即一个大于0的整数。注意这里的重点是演示如何进行 instancecheck 方法的实现，关注点不在于 PositiveInteger 类本身的设计。
在Python中，__subclasscheck__是一种特殊方法（也称为魔术方法或Dunder method），用于自定义子类检查逻辑。
当使用issubclass(cls, class_or_tuple)函数时，Python会调用cls.subclasscheck(sub_cls)方法来确定sub_cls是否为cls的子类，如果__subclasscheck__方法返回True，则sub_cls是cls的子类，否则不是。
一个简单的例子如下：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-668685.html
class EvenNumbers:
def __subclasscheck__(self, sub):
return isinstance(sub, int) and sub % 2 == 0
class Four(EvenNumbers):
pass
class Three:
pass
print(issubclass(Four, EvenNumbers)) # True
print(issubclass(int, EvenNumbers)) # True
print(issubclass(Three, EvenNumbers)) # False
以上代码中，EvenNumbers类定义了一个__subclasscheck__方法，该方法定义了仅当子类是偶数时才被认为是子类。 Four类继承了EvenNumbers并且为偶数，所以Four是EvenNumbers的子类，而int是EvenNumbers的子类，因为它符合“是偶数”这一条件。 Three类既不是偶数也不是整数，因此不是EvenNumbers的子类。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-668685.html
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